Deprem tahmininde önemli bir gelişme yaşandı. ABD’de Georgia Southern Üniversitesi’nden Türk araştırmacı Cemil Emre Yavaş liderliğindeki ekip, Los Angeles gibi yüksek riskli bir deprem bölgesinde, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak depremleri yüzde 97,97 doğruluk oranıyla tahmin etmeyi başardı. Bu çığır açan başarı, bilim dergisi “Scientific Reports by Nature”de yayımlandı. İstanbul gibi deprem riski yüksek bölgeler için büyük bir umut ışığı oluşturuyor.
Makale, makine öğreniminin deprem tahmininde sağladığı önemli gelişmeleri vurguluyor ve çalışmanın küresel ölçekteki etkisini ortaya koyuyor. Araştırma, Birleşmiş Milletler’in ana afet risk azaltma platformu olan PreventionWeb’te de yer alarak uluslararası yankı uyandırdı. Bu tür yenilikçi tahmin modelleri, özellikle İstanbul gibi yüksek riskli bölgelerde, yerel yönetimler ve afet müdahale ekipleri için hazırlık yönetiminde güçlü bir araç sunuyor. Uzmanlar, araştırmanın doğal afetleri anlama ve hazırlıklı olma biçimini değiştireceğini düşünüyor.
Araştırma başkanı Cemil Emre Yavaş, modelin yüksek doğruluk oranının, geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerleme sağladığını ve yüksek riskli bölgelerde hayat kurtarabilecek kritik bilgiler sunduğunu belirtiyor. Profesör Lei Chen, makine öğreniminin afet risk yönetiminde kullanımını genişleterek hazırlık süreçlerinde fark yaratabilecek tahmin araçları sunduğunu ifade ediyor. Profesör Yiming Ji ise gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonunun, sismik tahmin alanında yeni ufuklar açmasını sağladığını belirtiyor.
Bu gelişmeler, deprem riski altındaki bölgelerde önemli bir ilerleme ve hazırlık yönetiminde büyük bir destek sağlayabilir.
